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沪铜期贷价格预测模型的构建与预测研究

沪铜期贷价格预测模型的构建与预测研究

作者：张珂兰州交通大学

学位级别：硕士

随着中国市场经济地位和人们理财意识的提高,期货交易成为金融交易以及金融衍生品交易中的一个重要交易品种,期货市场的健康稳定发展也成为管理者和投资者研究的重点。不管是利用期货市场进行投资还是投机,做好风险控制是尤为重要的。... 详细信息

随着中国市场经济地位和人们理财意识的提高,期货交易成为金融交易以及金融衍生品交易中的一个重要交易品种,期货市场的健康稳定发展也成为管理者和投资者研究的重点。不管是利用期货市场进行投资还是投机,做好风险控制是尤为重要的。而做好风险控制的前提就需要对期货价格进行预测,在预测分析之后制定相应的交易原则,按照交易原则进行风控处理。目前,随着现代科技的不断进步与发展,期货的预测方法也越来越多,以统计学中的方法为例,有时间序列预测模型、灰色预测模型、神经网络预测模型等等。本文首先选取了其中的ARIMA模型、GARCH模型以及BP神经网络模型三种单一的预测模型对沪铜期货价格进行预测。选取沪铜主连合约从2015年1月5日到2015年9月25日共180个交易日的收盘价数据作为研究对象,其中2015年1月5日到2015年8月28日的沪铜主连合约收盘价数据用于拟合估计模型,剩余的数据用于预测结果的对比分析。实证的结果表明:BP神经网络模型的累计相对误差值和MAPE值都比ARIMA模型和GARCH模型要小,说明BP神经网络模型是这三种模型中预测精度最高的。这主要源于BP神经网络模型有着强大的自学能力,它可以通过训练学习找到参数之间的规律和特点,掌握数据间的依存关系。其次,根据前面三个单一预测模型的预测效果,本文又在此基础上优化得到了两个组合预测模型,即最优权重线性组合预测模型和基于BP神经网络的组合预测模型,并用这两个组合预测模型同样做了实证分析,得到的结论是:两种组合预测模型相比单一的预测模型,都在一定程度上提高了预测精度;在这两种组合预测模型中,基于BP神经网络的组合预测模型具有更高的预测精度,预测效果更好。最后,考虑到不同模型对数据的适用性不同,本文又选取了2016年10月10日到2016年11月18日共30个交易日的沪铜主连收盘价进行短期时间跨度预测研究,对比180个交易日的长期时间跨度的预测结果,来探究各模型在沪铜期货价格预测中的适用条件和范围。结果表明,基于BP神经网络的组合预测模型无论是在短期时间跨度还是长期时间跨度预测中都有着很好的预测效果。

关键词：沪铜期货价格预测单一预测模型组合预测模型

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铜期货价格预测模型优化及套期保值策略研究

铜期货价格预测模型优化及套期保值策略研究

作者：陈渊豪浙江大学

学位级别：硕士

金属铜由于诸多优异的物理、化学性质,被广泛运用于电气、轻工、机械制造、建筑工程、国防工业等领域,是国民经济中最重要的有色金属。作为全球第一大精铜消费国,中国对精铜的需求量占到全球总需求的43%,但由于国内精铜产量有限,中国约... 详细信息

金属铜由于诸多优异的物理、化学性质,被广泛运用于电气、轻工、机械制造、建筑工程、国防工业等领域,是国民经济中最重要的有色金属。作为全球第一大精铜消费国,中国对精铜的需求量占到全球总需求的43%,但由于国内精铜产量有限,中国约有三成的精铜需求依赖净进口来满足。而铜价本身是铜工业属性及金融属性的综合表现,受到供需基本面、全球经济情况、货币政策等诸多因素影响,因此铜价往往呈现大幅波动。尤其是金融危机后铜的金融属性进一步提升,价格波动加剧。与此同时,铜企的经营业绩极易受铜价波动影响,尽管我国推出了沪铜期货,为国内铜企套期保值提供了途径,但由于铜价波动较大,很多企业套期保值效果不佳。故预测沪铜期货价格变动,并在此基础上制定套期保值策略现实意义重大。论文分析了铜的全球供需基本面情况,运用ARIMA、GM(1,1)、BP神经网络3个单一预测模型对沪铜价格进行预测,并在单一模型预测的基础上,建立了基于最优权重的线性组合模型和基于BP神经网络的非线性组合模型这2种组合预测模型。考虑到模型对不同数据的适用性不同,文章针对趋势行情、反转行情、震荡行情3类市场行情及长期、中期、短期3种时间跨度共计9(3*3)种情况分别进行价格预测,来检测组合预测模型的适用性,从而得到合适的沪铜价格预测模型。论文研究得到以下结论：最优权重的线性组合预测模型、基于BP神经网络的非线性组合预测模型这2种组合预测模型在9种情形下,必有一种组合预测模型能得到最优预测结果,即组合预测模型较单一预测模型有着更佳的预测效果;两种组合预测模型中,基于BP神经网络的非线性组合预测模型有着更广的适用性,在检验的9种情形中有7次能达到最优预测结果,且预测值的平均误差均小于1%(除长期反转)。以中期趋势行情为例,基于BP神经网络的非线性组合模型对6个未来值的预测相对误差范围为[0.13%,1.31%],最大单一误差1.31%,累计误差4.26%,较ARIMA、GM(1,1)、BP神经网络3个单一预测模型模型及最优权重的线性组合预测模型均有着更高的预测精度;组合预测方法适用性良好,可适用于除长时间跨度反转外的其他8种情形。基于上述研究,文章给出了合适的沪铜价格预测模型——即基于ARIMA、GM(1,1)、BP神经网络3个单一预测模型的最优权重线性组合模型或基于BP神经网络的非线性组合模型,该模型能较为准确地预测沪铜期货价格。在价格预测的基础上,通过进一步调整套保比例、基于基差预测调整期货市场操作等方式对传统套期保值策略进行改进,以此在规避风险的同时增加企业利润,实现策略优化。

关键词：沪铜价格预测单一预测模型组合预测模型套期保值策略

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基于组合预测模型的云南省能源消费预测研究

低碳经济 2014年第4期3卷 38-45页

作者：尹潇潇云南财经大学统计与数学学院云南昆明

能源问题关系着我国经济的发展、环境的保护以及人类的健康,准确预测能源消费总量至关重要,可以给能源工作决策提供科学依据。本文结合云南省能源消费总量的历史数据,在三个单一预测模型的基础上,基于均方误差的非最优权重线性组合法和... 详细信息

能源问题关系着我国经济的发展、环境的保护以及人类的健康,准确预测能源消费总量至关重要,可以给能源工作决策提供科学依据。本文结合云南省能源消费总量的历史数据,在三个单一预测模型的基础上,基于均方误差的非最优权重线性组合法和最小预测误差平方和为目标函数的最优权重线性组合法构建云南省能源消费总量的组合预测模型。通过比较上述预测结果,发现组合预测模型具有更好的预测效果,研究表明该模型对云南省能源消费预测有重要的理论与现实意义。

关键词：单一预测模型组合预测模型能源消费预测

基于IOWGA的运输航空飞行事故征候组合预测

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安全与环境学报 2022年第1期22卷 256-262页

作者：文军陈建勤罗心雨徐志航中国民用航空飞行学院机场工程与运输管理学院四川广汉618307

为了掌握运输航空飞行事故征候的发展趋势,提高运输航空安全管理水平,构建了组合预测模型对运输航空飞行事故征候万时率进行预测研究。基于2003-2015年运输航空飞行事故征候万时率的原始数据,采用灰色GM(1, 1)模型、长短期记忆神经网络... 详细信息

为了掌握运输航空飞行事故征候的发展趋势,提高运输航空安全管理水平,构建了组合预测模型对运输航空飞行事故征候万时率进行预测研究。基于2003-2015年运输航空飞行事故征候万时率的原始数据,采用灰色GM(1, 1)模型、长短期记忆神经网络模型(LSTM)、自回归滑动平均模型(ARMA)作为单一模型进行预测,建立了基于诱导有序几何加权平均算子(IOWGA)的飞行事故征候万时率组合预测模型,并将单一预测模型与组合预测模型进行了对比。结果表明,组合预测模型对飞行事故征候万时率的拟合程度较好,具有较高的预测精度,运算相对简便。最后利用基于IOWGA的组合预测模型对2016-2018年运输航空飞行事故征候万时率进行了预测。

关键词：安全管理工程运输航空安全飞行事故征候单一预测模型 IOWGA算子组合预测

基于离散型二项式系数组合模型的黄土湿陷性评估

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科学技术与工程 2022年第12期22卷 4945-4953页

作者：任文博刘云龙李佳佳李硕磊李文庆郑州大学土木工程学院郑州450001 中国建筑第七工程局有限公司郑州450004

为了快速精确地利用基本物性指标预测湿陷性黄土的湿陷性系数,基于多种数据挖掘方法提出了离散型二项式系数组合预测模型。首先,采用相关系数法和随机森林重要性指数法综合选取模型基本物性指标为饱和度、干密度、液性指数和天然含水量... 详细信息

为了快速精确地利用基本物性指标预测湿陷性黄土的湿陷性系数,基于多种数据挖掘方法提出了离散型二项式系数组合预测模型。首先,采用相关系数法和随机森林重要性指数法综合选取模型基本物性指标为饱和度、干密度、液性指数和天然含水量;然后,分别利用多元线性回归、反向传播(back propagation,BP)神经网络、支持向量机回归(support vector machine regression,SVR)和随机森林(random forest,RF)回归对黄土湿陷性系数进行预测,并将预测结果进行组合,得到4种单一模型、2种传统组合模型和离散型二项式系数组合模型预测结果;最后,利用6种不同精度指标对上述7种预测模型展开精度分析。结果表明:组合预测模型精度整体高于单一预测模型,且提出的离散型二项式系数组合模型各精度指标均为最优,平均相对误差为3.43%。可见提出的离散型二项式系数组合模型可为湿陷性黄土地区的工程设计提供参考。

关键词：湿陷性黄土数据挖掘单一预测模型组合预测模型精度指标

组合预测方法研究及其在农机总动力预测中的应用

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组合预测方法研究及其在农机总动力预测中的应用

作者：郑建红东北农业大学

学位级别：硕士

近年来,随着社会经济的发展和管理的需要,对预测的精准度要求也越来越高。本研究以提高组合预测精度为目的,以完善组合预测理论为重要研究内容,将研究理论运用到实际预测中,以指导具体的实践活动。组合预测中单一权重估计问题是以往研... 详细信息

近年来,随着社会经济的发展和管理的需要,对预测的精准度要求也越来越高。本研究以提高组合预测精度为目的,以完善组合预测理论为重要研究内容,将研究理论运用到实际预测中,以指导具体的实践活动。组合预测中单一权重估计问题是以往研究中的重要内容,但对单一预测模型的选择大多是依靠已有的经验或者特定过程呈现的明显特征。因此,本文将从单一预测模型的筛选和不同准则下的组合预测模型权重计算方法两方面着手,探索提高组合预测精度的方法,并将研究结论应用于黑龙江省农机总动力预测中。本文的主要研究内容如下：首先,在查阅相关文献基础上,明确国内外组合预测的研究现状,通过研究相关组合预测的理论,对现有的单一预测方法进行归纳总结,并对组合预测还存在的问题及影响因素进行相关性分析。其次,通过研究提出单一预测模型的选择原则和三个筛选流程：单位根ADF检验、协整性筛选和冗余方法剔除。运用Eviews5.0软件对具体实例进行单位根ADF检验、协整性筛选和冗余方法剔除,通过比较,验证本文所提出的筛选理论的有效性。同时,也证明单一预测模型筛选的必要性与重要性。最后,从数学集合角度出发,将通过筛选后的单一预测模型提供的有用信息定量化,计算出各单一预测模型所提供的独有信息量。然后,分别在误差平方和、误差绝对值和、曲线差别化三个准则下建立传统组合预测模型和基于独有信息量的IOWA算子组合预测模型,并对三个准则下的两类模型进行了评价分析。通过比较发现,基于独有信息量的IOWA算子组合预测模型拟合精度更高。将研究理论运用到黑龙江农机总动力的实际预测中,由筛选后的单一预测模型构建三个准则下的两类组合预测模型,结果表明基于独有信息量的IOWA算子组合预测模型能有效地提高拟合精度和预测效果,农机总动力的预测值可信度更好。本论文的研究,为单一预测模型的筛选提供了系统的理论指导,也为提高组合预测精度研究提供了一定的参考。

关键词：组合预测单一预测模型独有信息量 IOWA算子应用

宏观经济指标组合预测的实证分析 ——基于交叉验证和误差反比赋权法

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宏观经济指标组合预测的实证分析 ——...

作者：李俊杰东北财经大学

学位级别：硕士

对重要宏观经济指标进行预测已经成为各级政府领导和经济管理工作者制定和实施宏观经济政策及进行科学管理的重要参考,在实际生活中已经显示出它在经济建设和持续发展中发挥的重要作用,并且制定和实施有效的宏观经济政策也成为政府部门... 详细信息

对重要宏观经济指标进行预测已经成为各级政府领导和经济管理工作者制定和实施宏观经济政策及进行科学管理的重要参考,在实际生活中已经显示出它在经济建设和持续发展中发挥的重要作用,并且制定和实施有效的宏观经济政策也成为政府部门和央行等机构工作的重要组成部分。但由于经济政策具有时滞性,当下制定的经济政策需要持续一段时间才能发挥作用,并且未来的经济环境可能会随着外部条件发生变化,因此实施宏观经济政策首先需要对宏观经济进行预测,能够对未来经济走势做出正确的判断,这才能够有效发挥出经济政策的作用。如果能够准确地对重要宏观经济变量进行预测,那么政府和央行就可以采取适当的宏观经济政策来达到政策实施的目的。为实现对重要宏观经济指标进行预测的目的,有效的时间序列预测模型则必不可少。在对重要宏观经济指标进行预测时,许多研究人员已经提出各种不同的预测方法,包括ARIMA模型、误差修正模型、向量自回归模型、机制转换模型、混频模型以及动态因子模型等。这些单一的时间序列预测模型在一定条件下可以产生良好的预测结果,但有时预测误差也较大,因此众多的单一时间序列预测模型都有其适用性,每一种预测方法在特定领域和环境下会发挥其独特的优势,若仅使用单一时间序列预测方法,不仅不能够充分挖掘数据本身包含的信息,有时也会导致预测结果不稳定,模型受到异常点或离群点的影响较大。组合预测方法可以解决单一时间序列方法预测结果不稳定和准确率低的问题,在气象预报、能源预测、地理信息系统构建和金融产品收益率预测等领域已经得到广泛应用。本文选择GDP增长率和CPI增长率等两个宏观经济指标作为建模对象,并对这两个宏观经济指标构建组合预测模型,数据集长度为1998年第1季度至2019年第4季度的季度数据。为建立宏观经济指标的组合预测模型,本文首先分别建立指数平滑模型、ARIMA模型、BP神经网络模型、Theta模型、STL模型和Tbats等六个单一时间序列模型,并对相应的时间序列模型进行模型检验和残差诊断。在建立完各个单一时间序列预测模型的基础上构建组合预测模型,与许多文献不同,本文并不是只建立包含最多组合方法的预测模型,并与六种单一预测方法相比较,而是将单一预测方法任意进行结合,一共包括两种至六种在内的57种不同组合预测方法。在对单一预测方法进行不同组合时,本文提出三种不同权重设定的组合预测方法,包括等权重法、反均方根误差法和交叉验证-反均方根误差等三种不同权重设定。等权重法是根据样本内的均方根误差对预测结果进行简单平均;反均方根误差法则基于均方根误差数值结果给不同单一预测模型施加不同的权重,权重大小与预测误差成反向趋势;交叉验证-反均方根误差法的基本思想是在反均方根误差结果的基础上结合时间序列方法的交叉验证,重新给不同单一预测模型赋予权重。为了有效的对三种不同权重方法进行评估以及观察组合方法相比单一方法的优势,本文绘制均方根误差、平均绝对误差以及平均百分比误差等不同误差图,这可以避免单一模型评价指标带来的偶然性,误差图横轴为模型误差值,纵轴为包括单一和组合预测方法在内的63种预测模型,横向可比较三种不同权重设定下组合预测方法的优劣,纵向可比较组合预测方法相比较单一预测方法的优势。最后本文得出重要结论:组合预测方法相比较单一预测方法而言,组合预测随着组合预测方法数目的增多会使得预测结果更加稳健,对六种单一预测方法进行组合的预测准确率会优于大多数预测方法,但是结果也发现并不是方法组合的数目越多,得到的组合预测准确率越高。在对三种不同权重设定下的组合预测模型进行横向比较时,交叉验证-反均方根误差法预测结果占优,反均方根误差的组合预测结果最差,因此将时间序列方法的交叉验证与反均方根误差相结合,能够显著改善组合预测模型的预测准确性,这也是本文重要的创新点所在。

关键词：宏观经济组合预测单一预测模型交叉验证均方根误差

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基于shapley值法的港口货运量预测

中国水运 2023年第7期 16-18页

作者：刘超群郭建春张宁波罗正斌江西省交通投资集团有限责任公司项目建设管理公司江西南昌330025 江苏中路工程技术研究院有限公司江苏南京210019 江西省交通科学研究院有限公司江西南昌330200

为提高港口货运量预测的准确性,依据贵港港历年的货运量数据建立三种不同类型的单一预测模型,并使用单一预测模型计算结果和shapley值法对货运量进行了组合预测。经过实例分析证明了shapley值组合预测模型的有效性。通过对比分析,得到... 详细信息

为提高港口货运量预测的准确性,依据贵港港历年的货运量数据建立三种不同类型的单一预测模型,并使用单一预测模型计算结果和shapley值法对货运量进行了组合预测。经过实例分析证明了shapley值组合预测模型的有效性。通过对比分析,得到不同预测模型的相对误差,可以看出shapley值组合预测较单一预测有较好的优越性,对于港口货运量的准确预测能够优化港口基础设施的投资和建设,同时为港口的运营和管理提供可靠的信息。

关键词：货运量单一预测模型组合预测模型 shapley值法

最优组合预测方法在中长期电力负荷预测中的应用

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电力需求侧管理 2016年第4期18卷 18-23页

作者：夏耀杰上海电气中央研究院上海200070

根据单一模型建立2种综合模型,分别为以减少拟合残差为目标的综合最优拟合模型和以提升预测能力为目标的综合最优预测模型。综合最优拟合模型采用二次规划算法对单一模型库进行与历史数据方差最小为目标的权值分配,然后在综合最优拟合... 详细信息

根据单一模型建立2种综合模型,分别为以减少拟合残差为目标的综合最优拟合模型和以提升预测能力为目标的综合最优预测模型。综合最优拟合模型采用二次规划算法对单一模型库进行与历史数据方差最小为目标的权值分配,然后在综合最优拟合模型的基础上以提升预测能力为目标的再次权值规划得到综合最优预测模型。通过综合最优拟合模型建立的综合最优预测模型不但在最大程度上接近历史变化规律,并弥补拟合模型在发展趋势上的不足。综合最优预测模型使用误差分析方法对文中所用模型进行分析、比较以区别模型优劣性,最后应用实际的算例,比较确定综合最优预测模型的有效性。

关键词：中长期负荷预测单一预测模型误差分析最优组合预测